Bibliographic record
Abstract
Bidler publient ici les actes du Colloque international sur «Le bestiaire, le lapidaire, la flore» qui s'est déroulé à l'Université McGill (Montréal) les 7-8-9 octobre 2002. 2Le volet 'bestiaire' comprend neuf contributions. 3CRAIG BAKER (De la Version courte à la Version longue du «Bestiaire» de Pierre de Beauvais: nature et rôle de la citation, pp.7-22) souligne comment les deux versions, l'une remaniement de l'autre, se distinguent par l'emploi des citations.Si la Version courte utilise des citations du Physiologue, la Version longue (avant 1260) renvoie plutôt à l'autorité biblique.Loin d'être secondaires, ces deux procédés relèvent de la légitimation même du discours des deux auteurs. 4GIOVANNA BELLATI (Les animaux dans le «Traité en forme d'Exhortation» de Jean Parmentier, pp.23-42) étudie le poème que Jean Parmentier a composé en 1529, pendant son expédition vers Sumatra.Elle y analyse la terminologie générale adoptée pour désigner certains animaux (belues, bestes, bruts, éventuellement accompagnés d'adjectifs), puis deux animaux en particulier: l'alouette et la baleine; si le symbolisme de l'un est proche de celui de la tradition lyrique, la description de l'autre est tirée de l'expérience directe de l'auteur: dans les deux cas, c'est pourtant l'interprétation morale qui prime.5
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".